Gartner'ın 6.000 tüketiciyle yakın zamanda yaptığı bir anket, yüzde 64'ünün şirketlerin yapay zeka kullanmamasını tercih ettiğini ve yüzde 53'ünün yapay zekadan o kadar nefret ettiğini ve bir rakibe geçmeyi düşüneceklerini ortaya çıkardı.
Ayrıca SurveyMonkey anketine katılanların yüzde 90'ı, bir chatbot yerine bir insanla uğraşmayı tercih ettiklerini söyledi.
Bunlar endişe verici istatistikler. Ancak iyi haber şu: Sorun teknolojinin kendisi değil; bu şekilde konuşlandırılır.
Bunu fark ederek, Matt Dickson, Eclipse Telecom'un COO'suAltı bölümlük CX Today mini dizisinin ikincisi için sunucu Justin Robbins'e katılıyor: Contact Center Talk.
Bir sonraki videoda Dickson'ın yapay zeka ve otomasyon konusundaki ölümcül günahları tartışılıyor ve 2025 yılına kadar iletişim merkezi yapay zekasının uygulanmasına yönelik yedi en iyi uygulama sunuluyor.
Aşağıda her bir en iyi uygulamanın yazılı bir özetini de bulacaksınız.
1. Otomasyonun markanızın neresine uyduğunu düşünün
İletişim merkezi temsilcilerini markanızın sesi olacak şekilde eğitmek için gereken çabayı düşünün. Şakacı mı, otoriter mi, empatik mi?
Ancak sohbet robotları söz konusu olduğunda, birçok kuruluş onları kutudan çıktığı gibi dağıtıyor ve bu platformu kullanan diğer markalar gibi görünmelerini sağlıyor.
Bunu çözmek için müşteri deneyimi liderlerinin hızlı mühendislik gibi tekniklerle ton ve tenoru kişiselleştirmesine olanak tanıyan araçları düşünün.
Ayrıca, daha fazla kişinin, özellikle de şirketin markasının sesi olan pazarlama ekibinin katılımını sağlayın.
İşbirliğinin şart olduğunu unutmayın. Pazarlama ve iletişim merkezi aynı hedefi paylaşıyor: olağanüstü müşteri deneyimleri sunmak.
Bu nedenle onları sürece erken davet etmekten korkmayın. Konu savaşlarla ilgili değil; tutarlı, etkili müşteri etkileşimleri oluşturmak için uzmanlıktan yararlanmakla ilgilidir.
2. “Çıkış Sıralarınızı” Anlayın
2024'te Beyaz Saray, müşterilerin, deneyimlerin insanları hayal kırıklığına uğratıp pes etmelerini sağlayacak şekilde tasarlandığı “kıyamet döngülerinde” sıkışıp kalması sorununu gündeme getirdi.
Bunun örnekleri arasında hizmetlerin iptal edilmesine yönelik aşırı karmaşık süreçler yer alıyor; SiriusXM, müşterilerin bir hesabı silmesine izin vermediği için dava ediliyor.
Ancak neredeyse herkes sonunda telefona “polis” diye bağırdı veya tuş takımına “sıfır” yazdı. Müşterilerin 'Yapay Zeka Hapishanesi'nden çıkmanın kolay bir yoluna ihtiyacı var.
Bunu önlemek için iletişim merkezlerinin otomatik sistemlerinde çıkış seçeneklerini açıkça etiketlemesi gerekir.
Ek olarak, müşterilerin ne zaman hayal kırıklığına uğradığını belirlemek ve proaktif olarak insani yardım sağlamak için duygu analizini kullanmayı düşünün.
Diğer önemli ipuçları şunları içerir:
- Tahmin edilebilir ve duygusal değişkenliğe daha az eğilimli, yüksek hacimli, düşük karmaşıklıktaki kullanım senaryolarına sahip konuşma otomasyonu girişimlerini başlatmak.
- Müşteriler yapay zekadan insan aracıya geçiş yaparken bağlamın korunması. Kimse kendini tekrarlamak istemez. Memnuniyeti arttırmanın en hızlı yollarından biridir.
- Uzun süreli etkileşimleri izleyin ve hayal kırıklığı doruğa çıkmadan önce proaktif olarak durumu artırın.
Son olarak, tüm yapay zekaların üretken yapay zeka olmadığını unutmayın. Ancak birçok kuruluşun tökezlediği nokta burasıdır. Üretken yapay zekanın yeri vardır, ancak halüsinasyonlar gibi 'bir şeyler uydurduğu' sorunlara eğilimlidir.
Stanford'un araştırması, üretken bir yapay zekanın birlikte ne kadar uzun süre çalıştığını, hata olasılığının o kadar yüksek olduğunu gösteriyor. Bu nedenle son noktaya kadar karşılıklı alışverişlerin izlenmesi kritik önem taşıyor.
Bir konuşma uzadığında, bir insanı dahil etme zamanı gelmiştir.
3. “Devre Kesicilerinizi” Bulun
Her kullanım durumu yapay zeka için uygun değildir. Bazen bir şirket, sorunu daha ortaya çıkmadan önleyebilir ve müşteriyle iletişim kurma ihtiyacını tamamen ortadan kaldırabilir.
Ayrıca, belirli bir kullanım senaryosu için otomatikleştirilmiş bir yolculuk oluşturduktan sonra bile müşterinin bunu kullanmaması gereken zamanlar olacaktır.
Örneğin, İnternet servis sağlayıcısıyla sürekli hizmet sorunları yaşayan bir müşteriyi düşünün. Sağlayıcı, sorunun dışarıdan geldiğini her zaman keşfeden teknisyenler gönderdi.
Ancak müşteri her destek istediğinde, teknisyenler sorunun kendi ekipmanlarında olmadığını bilmelerine rağmen, onları aynı sorun giderme adımlarından geçmeye zorlayan yapay zeka odaklı bir akışa atılıyordu.
Bu örnek, 'devre kesici' yaklaşımı için kaçırılan bir fırsatı vurgulamaktadır. Birden fazla ziyaretten ve bilinen bir harici sorundan sonra, sağlayıcı ilk sorun giderme adımlarını atlayıp konuyu doğrudan Düzey 2 veya Düzey 3 desteğine iletmiş olabilir. Bunun yerine müşteri gereksiz gecikmelere ve hayal kırıklığına maruz kaldı.
Ders, kullanım senaryosunun uygunluğunu değerlendirmek ve otomatik süreçlerin ne zaman atlanacağını belirlemektir.
Üretken yapay zeka ve otomasyon araçları her şeyin yanıtı değil. Bazen, müşterinin geçmişine dayanarak, daha iyi hizmet için iletişim merkezinin onu doğrudan bir insana yönlendirmesi gerekir. Müşteri yolculuğuna bütünsel bir bakış çok önemlidir.
4. Otomasyondan önce aracıları etkinleştirmeyi düşünün
Müşteri deneyimlerini iyileştirmenin en iyi yolu, temsilcilerle daha iyi etkileşimler sağlamaktır. Bir Forrester araştırması, daha iyi müşteri hizmetleri yoluyla geliri artırmanın üç temel yolunu buldu:
- Müşterilerin tüm sorularını yanıtlamak – Sorularına cevap veremezseniz müşteriler satın almazlar.
- İlk Temas Çözümü (FCR) – Sorunları ilk seferde çözmek çok önemlidir.
- Yetkili acenteler – Amirlerle iletişime geçmeden veya katı kuralları takip etmeden sorunları çözebilen temsilciler.
Bu nedenle, maliyetleri düşürmek için otomasyona öncelik vermek yerine temsilcilerinizin en iyi performans göstermesine yardımcı olacak araçlara odaklanın.
Temsilcilerin bilgiye erişmesini, gerçek zamanlı koçluk almasını ve sorunları verimli bir şekilde çözmesini kolaylaştırmak için temsilci desteği ve yardımcı pilotlar gibi çözümleri düşünün.
Bu araçlara yatırım yapmak aynı zamanda iletişim merkezi operasyonlarını geliştirebilecek öngörüleri de ortaya çıkarır.
Örneğin, şirketler yapısal olmayan iletişim merkezi verilerini üretken yapay zeka ile analiz ederek sık sorulan soruları optimize edebilir, ürün kılavuzlarını güncelleyebilir ve hatta müşterilerin kafa karışıklığını azaltmak için ürün etiketlerini hassaslaştırabilir.
Temsilci verimliliğini artırmanın ve iş öngörüleri kazanmanın ikili faydası, yapay zekanın parladığı yerdir.
5. Hatalarınızı kimsenin görmediği yerde yapın
Çok fazla şirket yapay zekayı yukarıdan aşağıya uygulamaya başlıyor, üst düzey kullanım senaryolarına zamanından önce karar veriyor ve süreçleri otomatikleştiriyor. Daha iyi bir yaklaşım, temsilciler için yapay zeka araçlarını dağıtarak temel düzeyde başlamaktır.
Aracılar, araçların çalışıp çalışmadığı konusunda değerli geri bildirimler sağlar. Ayrıca yapay zekanın ne zaman iyi performans gösterdiğini ve ne zaman başarısız olduğunu da belirleyecekler.
İletişim merkezi, bu sanal alanı yineleyerek ve geliştirerek çözümlerini doğrudan müşterilere sunmadan önce mükemmelleştirebilir.
Bu aşağıdan yukarıya yaklaşım, kanıtlanmamış yapay zekanın müşterilere sunulmasındaki tuzakları önler ve müşteri hizmetlerinin halihazırda yürürlükte olan süreçleri otomatikleştirmesini sağlar.
Ayrıca strateji, kuruluşların sorunu tam olarak anlamadan aşırı mühendislik çözümlerine başvurmalarını önleyecektir.
İletişim merkezleri, güvenli test ortamları oluşturarak ve personeli yinelenen deneylere dahil ederek yapay zeka için en iyi kullanım örneklerini keşfedebilir.
Unutmayın: Küçük başlayın, hızlı öğrenin ve akıllıca ölçeklendirin.
6. Contact Center AI kullanım senaryolarına geniş bir bakış atın
Birçok iletişim merkezi lideri yalnızca otomasyona ve üretken yapay zekaya odaklanıyor ve diğer etkili uygulamaları kaçırıyor. Aşağıdaki iki yeterince temsil edilmeyen kullanım durumunu göz önünde bulundurun.
Birincisi otomatik kalite güvencesidir (QA). Geçmişte, iletişim merkezleri çağrıların yalnızca yüzde bir veya ikisini inceliyor ve bu istatistiksel olarak geçerli bir örnek değil.
Ancak yapay zeka, her etkileşimi (dijital veya insan) uyumluluk, doğruluk ve performans açısından değerlendirebilir. Bu yetenek, protokollere bağlılığın tartışılamaz olduğu sağlık ve finans gibi sıkı düzenlemelere tabi sektörlerde çok değerlidir.
İkincisi, iletişim merkezinden yapılandırılmamış verilerin çıkarılmasıdır. Yapay zeka, müşterilerin neden iletişime geçtiğini analiz ederek ve yolculukları boyunca hayal kırıklığı yaratan noktaları tespit ederek, otomasyon yoluyla çağrı yönlendirmenin elde edebileceğinin çok ötesinde bilgiler sağlar.
İletişim merkezi ekipleri, amaç verilerini bütünsel olarak anlayarak önemli iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarabilir.
Ancak sonuçta, herhangi bir yapay zeka projesinden önce liderlerin öncelikle neyin başarılması gereken en önemli şeyi netleştirmesi gerekir. Acil sorunlara tepki vermek kolaydır ancak uzun vadeli önceliklere odaklanmak sürdürülebilir ilerlemeyi sağlar.
7. Yapay zekanızı izlemeye ve geliştirmeye devam edin
Yapay zeka sistemlerinin sürekli bakımı ve iyileştirilmesi için plan yapın. Neden? Çünkü geleneksel teknolojilerin aksine yapay zeka araçları sürekli değerlendirme ve iyileştirme gerektirir.
Bu nedenle şirketlerin, bu araçları düzenli olarak izlemek ve iyileştirmek için yeni bir rol veya daha iyi eğitimli denetçiler aracılığıyla kaynak tahsis etmesi gerekiyor.
Bu adımı göz ardı etmek genellikle hayal kırıklığına veya teknolojinin terk edilmesine yol açar.
Kuruluşların bunu fark etmesi ve kendilerine şu soruyu sorması gerekir:
- Yapay zekanın en iyi şekilde performans göstermesini sağlamaktan kim sorumludur?
- Hangi eğitime ihtiyaçları var?
Yapay zeka bakımına zaman ve kaynak tahsis etmek için ilk günden itibaren bir planın olması kritik öneme sahiptir. Sonuçta yapay zeka “ayarla ve unut” çözümü değil.
Yapay zeka, kuruluşların uzun vadede daha öngörülü ve proaktif olmalarına yardımcı olmalı ancak bu, sürekli katılımı gerektirir.
Contact Center Talk mini dizimizin bir bölümünü kaçırmayın. CX Today bültenine kaydolun.
Bir yanıt yazın